使用 SGB 的迴歸
和上一課的練習一樣，你將使用 Bike Sharing Demand 資料集。接下來的練習中，你會用隨機梯度提升（stochastic gradient boosting）來解決這個腳踏車租借數量的迴歸問題。
本練習屬於課程
Machine Learning with Tree-Based Models in Python
練習說明
建立一個 Stochastic Gradient Boosting Regressor（SGBR），並設定：
max_depth為 4、n_estimators為 200，subsample為 0.9，max_features為 0.75。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Import GradientBoostingRegressor
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
# Instantiate sgbr
sgbr = ____(max_depth=____,
subsample=____,
max_features=____,
n_estimators=____,
random_state=2)